【OpenAI】2025AI智能体构建实用指南

【OpenAI】近日发布了《2025AI智能体构建实用指南》报告，这份报告主要探讨了如何构建能够独立执行任务的AI智能体，并提供了从识别有前景的用例到设计智能体逻辑和编排的清晰模式，以及确保智能体安全、可预测和有效运行的最佳实践。报告中包含了大量有价值的内容，对于产品和工程团队来说，这是一份关于如何构建他们的第一个智能体的实用指南，它不仅提供了理论框架，还包含了实际操作的最佳实践，帮助团队自信地开始他们的智能体构建之旅。

在当今这个快速发展的时代，人工智能（AI）正逐渐渗透到我们生活的方方面面。特别是大型语言模型（LLM）的发展，使得我们能够构建出一种新型的AI系统——智能体（agents）。智能体不仅仅是自动化工具，它们能够独立完成用户委托的任务，展现出高度的自主性。

智能体的核心在于大型语言模型（LLM），这种模型赋予了智能体推理和决策的能力。与传统软件不同，智能体能够代表用户执行工作流程，无论是解决客户服务问题、预订餐厅、提交代码更改还是生成报告。它们能够识别工作流程何时完成，并在必要时主动纠正自己的行为。如果遇到失败，智能体可以停止执行，并将控制权交还给用户。

构建智能体需要重新思考系统如何做出决策和处理复杂性。与传统自动化不同，智能体特别适合于那些传统确定性和基于规则的方法难以应对的工作流程。例如，在支付欺诈分析中，传统的规则引擎像是一个清单，根据预设的标准标记交易。相比之下，LLM智能体更像是一个经验丰富的调查员，评估上下文，考虑微妙的模式，并在没有违反明确规则的情况下识别可疑活动。这种细腻的推理能力正是智能体能够有效管理复杂、模糊情况的关键。

在选择构建智能体时，我们应该优先考虑那些以前难以自动化的工作流程，尤其是在传统方法遇到阻碍的地方。例如，涉及微妙判断、例外或上下文敏感决策的工作流程，如客户服务工作流程中的退款审批；由于规则集庞大且复杂，更新成本高或容易出错的系统，如执行供应商安全审查；涉及解释自然语言、从文档中提取意义或与用户对话交互的场景，如处理家庭保险索赔。

智能体的设计基础包括三个核心组件：模型、工具和指令。模型是驱动智能体推理和决策的大型语言模型；工具是智能体用来采取行动的外部功能或API；指令是定义智能体行为的明确指导和限制。这些组件共同构成了智能体的骨架，使其能够灵活、可靠地执行任务。

在选择模型时，不同的模型有不同的优势和权衡，涉及任务复杂性、延迟和成本。例如，一个简单的检索或意图分类任务可能由一个较小、更快的模型处理，而像决定是否批准退款这样的更难任务可能需要一个更强大的模型。在选择模型时，我们应建立性能基线，使用最佳模型满足准确性目标，并通过替换较大的模型以优化成本和延迟。

定义工具是扩展智能体能力的关键。工具通过API与底层应用程序或系统交互，使智能体能够检索执行工作流程所需的上下文和信息，以及与系统交互以采取行动。每个工具都应有标准化定义，以实现工具和智能体之间的灵活、多对多关系。

配置指令对于任何由LLM驱动的应用都至关重要，对于智能体来说尤其关键。清晰的指令减少了歧义，提高了智能体的决策能力，从而实现更顺畅的工作流程执行和更少的错误。创建智能体指令的最佳实践包括使用现有文档、提示智能体分解任务、定义清晰的行动、捕获边缘情况。

在编排方面，有了基础组件后，我们可以考虑编排模式，以使智能体能够有效地执行工作流程。编排模式分为两类：单智能体系统和多智能体系统。单智能体系统通过循环执行工作流程，直到达到退出条件，如工具调用、特定结构化输出、错误或达到最大轮次。而多智能体系统则将工作流程执行分布在多个协调的智能体之间。

智能体的构建和部署是一个逐步的过程，需要从基础开始，验证用例，然后逐步扩展能力。智能体标志着工作流程自动化的新时代，它们能够处理模糊性，跨工具采取行动，并以高度的自主性处理多步骤任务。与更简单的LLM应用不同，智能体从头到尾执行工作流程，使它们非常适合涉及复杂决策、非结构化数据或脆弱的基于规则的系统的用例。

构建可靠的智能体，需要强大的基础：将强大的模型与明确定义的工具和清晰、结构化的指令配对。使用与复杂性水平相匹配的编排模式，从单个智能体开始，只有在需要时才发展到多智能体系统。在每个阶段，限制都是至关重要的，从输入过滤和工具使用到人工干预，有助于确保智能体在生产中安全、可预测地运行。

这篇文章的灵感来自于《2025AI智能体构建实用指南》这份报告。这份报告只是对智能体构建的总体介绍，除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读，这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。

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